圖像配準(zhǔn)技術(shù)研究及應(yīng)用.pdf

1、圖像配準(zhǔn)技術(shù)是計(jì)算機(jī)視覺(jué)的一項(xiàng)基礎(chǔ)任務(wù)，其應(yīng)用領(lǐng)域包括醫(yī)學(xué)圖形處理，遙感圖像處理，圖像融合，圖像搜索，機(jī)器視覺(jué)，虛擬現(xiàn)實(shí)，目標(biāo)識(shí)別，環(huán)境監(jiān)測(cè)，圖像拼接，安全監(jiān)控以及地理信息系統(tǒng)等。圖像配準(zhǔn)的本質(zhì)就是通過(guò)計(jì)算圖像之間的重合部分，來(lái)估計(jì)整幅圖像之間的空間變換關(guān)系，而根據(jù)應(yīng)用場(chǎng)景的不同對(duì)這種變換關(guān)系采取不同的應(yīng)用策略。圖像配準(zhǔn)技術(shù)根據(jù)其應(yīng)用特點(diǎn)可以分為像素級(jí)配準(zhǔn)與特征級(jí)配準(zhǔn)，像素級(jí)配準(zhǔn)技術(shù)由于誤差矩陣抗噪性較差，且計(jì)算復(fù)雜度高，一般應(yīng)用于醫(yī)學(xué)

2、等特殊領(lǐng)域?；谔卣鞯膱D像配準(zhǔn)技術(shù)隨著SIFT和SURF算法的提出避免了上述像素級(jí)配準(zhǔn)的缺點(diǎn)，使基于特征的配準(zhǔn)技術(shù)成為研究的熱點(diǎn)。
　　基于特征的圖像配準(zhǔn)技術(shù)一般可分為三個(gè)步驟:關(guān)鍵點(diǎn)檢測(cè);描述子構(gòu)造;描述子匹配。其中，關(guān)鍵點(diǎn)給出了構(gòu)建圖像局部特征的位置信息，描述子利用關(guān)鍵點(diǎn)的位置信息構(gòu)建的描述子向量賦予了關(guān)鍵點(diǎn)鑒別信息。因此，提取穩(wěn)定的關(guān)鍵點(diǎn)與構(gòu)造高鑒別性的描述子是圖像配準(zhǔn)技術(shù)的研究重點(diǎn)。
　　本文主要研究了基于非線性尺度

3、空間的關(guān)鍵點(diǎn)提取和二值化描述子構(gòu)造。具有一定鑒別性的結(jié)構(gòu)特征就稱之為關(guān)鍵點(diǎn)。關(guān)鍵點(diǎn)的檢測(cè)是構(gòu)造圖像特征描述子的一個(gè)重要步驟，其鑒別性的強(qiáng)弱以及魯棒性的好壞很大程度上決定了圖像配準(zhǔn)的準(zhǔn)確度的高低。針對(duì)高斯尺度空間在濾除噪聲的同時(shí)也對(duì)圖像的結(jié)構(gòu)等紋理信息造成較大的破壞，在高尺度下檢測(cè)的圖像特征急劇減少，使圖像特征的尺度性能與鑒別性降低的情況，提出了構(gòu)建非線性尺度空間的角點(diǎn)檢測(cè)算法。非線性濾波器在濾除圖像噪聲的同時(shí)，能夠較好的保留圖像邊緣和輪

4、廓等特征，因此，采用角點(diǎn)檢測(cè)算法而非極值點(diǎn)檢測(cè)算法，從而能夠得到較為精確的關(guān)鍵點(diǎn)。這也就給描述子的構(gòu)造提供了較為精確的位置信息，增加描述子的魯棒性。
　　針對(duì)關(guān)鍵點(diǎn)局部二值化描述子的構(gòu)建算法，為了能夠得到具有尺度，旋轉(zhuǎn)和視角變換等特征且鑒別性較好的描述子，首先對(duì)關(guān)鍵點(diǎn)的鄰域進(jìn)行主方向估計(jì)，主方向估計(jì)采用長(zhǎng)程和短程采樣點(diǎn)的比率作為主方向的計(jì)算數(shù)據(jù)，而后對(duì)采樣對(duì)進(jìn)行方向歸一化得到旋轉(zhuǎn)不變的描述子，再根據(jù)設(shè)置的采樣模式與閾值，可以得到一